回归估计造句

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整群抽样回归估计量
针对回归估计问题提出了模糊svm 。
首先，介绍了支持向量回归估计的学习算法。
基因表达缺失值的加权回归估计算法
一种包含递归的核回归估计的回归预测模型
样本下固定设计回归估计的渐进正态性
缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质
基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真
( 3 )支持向量机( svm )的参数对其回归估计性能有很大影响。
进而透过这些因素， ?用胜算比观? ，决定回归估计系?的权重，依此建? ?性信用卡持有人之信用风险较完整评估标准。
用回归估计造句挺难的，這是一个万能造句的方法
摘要讨论了辅助变量与扰动项相关条件下的回归估计，给出了在这种条件下回归估计量的偏差和均方误差以及均方误差的估计。
把针对分类问题的广义svm及最小二乘广义svm用来处理回归估计问题，并和模糊svm结合起来形成了基于模糊加权的广义svm和基于模糊的多层最小二乘广义svm 。
摘要通过构造解存在所满足的条件及引入泛函分析中的不动点定理证明了稳健的变窗宽局部线性回归估计在一定条件下解的存在性和唯一性。
在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法一支撑向量机svm 。它是一种普遍适用的方法，已经广泛的用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面。
在第4章，本文先通过时间序列回归估计了样本股票的值，然后以上证综合指数作为市场组合分期进行横截面检验来考察上证a股的风险-收益关系，本章采用了均衡分析方法。
支持向量机目前主要用于模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面,故障诊断属于模式识别问题。本文将支持向量机用于故障诊断,建立了两类分类器和多类分类器,讨论了支持向量机的多类分类算法,并与神经网络的分类方法做了对比,通过实例探讨了支持向量机在故障诊断方面的有效性。
4 .加权ls一svm可以对回归估计问题实现鲁棒估计，把它同基于ls一svm的n步最优控制想法相结合，将其扩展到基于加权最小二乘广义svm ，并应用于n步最优控制问题，确定加权因子采用了模糊运算的办法。
然后将根据结构风险递归二乘最小化准则回归估计支持向量机原理，把导频训练序列映射到高维空间，并在高维空间采用结构小波核函数，达到了将低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计的目的。
四川大学硕士学位论文文章是这样安排的:我们在第一章中引入了金融时间序列易变性的异方差模型;在第二章中介绍了非参数回归估计方法及一些预备知识;在第三章中讨论了资产价格易变性的非参数核估计方法;在第四章中讨论了资产价格易变性的局部多项式估计方法;在第五章中我们对中国股价指数收益率序列的易变性进行了非参数的估计，获得了一些有意义的结论。